Współczesna Gospodarka

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Współczesna Gospodarka"

Transkrypt

1 Współczesna Gospodarka Contemporary Economy Vol. 3 Issue 2 (2012) Electronic Scientific Journal ISSN X EFEKT WZROSTU AWERSJI DO RYZYKA NA POPYT NA SAMOUBEZPIECZENIE W MODELU DYNAMICZNYM Piotr Dudziński Streszczenie Poniższa praca jest poświęcona dynamicznemu modelowi samoubezpieczenia. Dowodzimy, że wzrost awersji do ryzyka nie jest wystarczającym warunkiem do wzrostu inwestycji w samoubezpieczenie, jak to ma miejsce w statycznym modelu (Dionne i Eeckhoudt). Wykazujemy, że czynnikami, które mają wpływ na decyzję są także wzajemne relacje między wielkością straty a dochodami teraźniejszymi oraz przyszłymi. Rozważamy także przypadki inwestycji w samoubezpieczenie w okresie poprzedzającym ryzyko straty, jak i w obu okresach. Wykazujemy przy tym, że oba przypadki różnią się z ekonomicznego punktu widzenia. Słowa kluczowe: samoubezpieczenie, awersja do ryzyka, model dynamiczny Wstęp Osoby narażone na ryzyko utraty części lub całości swoich dóbr mogą dokonać pewnych inwestycji w działania redukujące skutki ewentualnej szkody lub prawdopodobieństwo wystąpienia tejże. Pierwsza z tych aktywności nazywana jest samoubezpieczeniem (selfinsurance), druga zaś prewencją (self-protection). Przykładowo, zakup i instalacja sejfu chroniącego kosztowności jest formą samoubezpieczenia. W przypadku włamania zostaje zredukowany rozmiar szkód, ale samo prawdpodobieństwo włamania pozostaje takie samo. Z kolei kupno i instalacja alarmu przeciwwłamaniowego zmniejsza prawdopodobieństwo wystąpienia szkody (uruchomiony głośny alarm na ogół płoszy włamywaczy), ale jeśli alarm zostanie zneutralizowany, to szkoda nie ulegnie redukcji. Jest to więc przykład prewencji. Kupno i instalacja zraszaczy przeciwpożarowych jest inwestycją w samoubezpieczenie, ale wykrywacze dymu redukują prawdopodobieństwo wystąpienia pożaru, są więc przykładem prewencji. Innymi przykładami samoubezpieczenia lub prewencji są inwestycje w poduszki

2 36 Piotr Dudzinski powietrzne w samochodach, kaski dla rowerzystów i motocyklistów, regularne badania medyczne pomagające wykryć poważne choroby na wczesnym etapie ich rozwoju, wynajęcie prawnika w sytuacji pozwu sądowego, zatrudnienie firmy ochroniarskiej, itp. Pierwszymi badaczami, którzy opisali i zaczęli w sposób systematyczny badać modele opisujące te zjawiska byli Becker i Ehrlich 1 (1972). Zwrócili oni też uwagę na różnice między oboma pojęciami. Praca Ehrlicha i Beckera przyciągnęła uwagę wielu ekonomistów i od tamtego czasu powstała duża liczba prac teoretycznych przyczyniających się do zrozumienia natury tych zjawisk. Okazało się też, że różnice między oboma pojęciami są znaczące i dotyczą wielu aspektów ekonomicznych. Z czasem wyróżniło się kilka głównych nurtów tematycznych dotyczących badania zjawisk związanych z samoubezpieczeniem i prewencją. Pierwszy z nich, zainicjowany przez samych twórców tych pojęć, dotyczy problemu wzajemnych relacji pomiędzy rynkowym ubezpieczeniem, samoubezpieczeniem i prewencją. Czy są one substytutami, czy są komplementarne? Ehrlich i Becker udowodnili, że samoubezpieczenie jest zawsze substytutem rynkowego ubezpieczenia, zaś prewencja może być wobec niego komplementarna przy pewnych założeniach. Praca Courbage a 2 przyczyniła się do wyjaśnienia związków między prewencją a rynkowym ubezpieczeniem, które mogą, ale nie muszą być komplementarne. Boyer i Dionne 3 porównywali popyt na samoubezpieczenie i ubezpieczenie rynkowe i wykazali, że jeśli jest to możliwe, to osoba niechętna ryzyku preferuje samoubezpieczenie. Ponadto udowodnili, że wydatki na prewencję są większe przy rynkowym ubezpieczeniu niż przy samoubezpieczeniu. Empiryczne dane statystyczne nie zawsze jednak potwierdzały tezę o substytucyjności samoubezpieczenia i rynkowego ubezpieczenia. W sferze teoretycznej także pojawiły się pewne komplikacje. W swojej pracy Briys, Schlesinger i Schulenburg 4 wykazali, że przy zmianie pewnych założeń początkowych modelu opisana wcześniej substytucyjność przestaje obowiązywać. Wang 5 zaproponował ciekawe rozwiązanie problemu opisanych niezgodności. Zauważył on, że różnica między samoubezpieczeniem a prewencją jest często rozmyta i trudna do określenia, a w wielu przypadkach aktywność danej osoby prowadzi zarówno do zmniejszenia rozmiarów ewentualnej szkody, jak i redukcji prawdopodobieństwa jej wystąpienia, jest więc inwestycją zarówno w samoubezpieczenie, jak i w prewencję. Na ten problem zwrócili uwagę Ehrlich i Becker oraz Doherty 6. Jak napisali dwaj pierwsi:...dobrzy prawnicy potrafią zredukować zarówno prawdopodobieństwo wyroku skazującego, jak i jego wysokość 7. Jednak aż do końca lat 90-tych ubiegłego wieku to zagadnienie nie został sformalizowane w postaci modelu matematycznego. Dopiero Lee 8 sformułował pojęcie selfinsurance-cum-protection (SICP) jako połączenie samoubezpieczenia i prewencji oraz zbadał 1 Ehrlich, I. Becker, G. S., Market insurance, self-insurance, and self-protection, Journal of Political Economy, 1972, No. 80(4): Courbage, C., Self-insurance, self-protection and market insurance within the dual theory of choice, The Geneva Papers on Risk and Insurance Theory, 2001, No. 26(1): Boyer, M., Dionne, G., Variations in the Probability and Magnitude of Loss: Their impact on Risk, Canadian Journal of Economics, 1983, No. 16, Briys, E., H., Schlesinger, Schulenburg, J.M., Reliability of risk management: market insurance, self-insurance and self-protection reconsidered, The Geneva Papers on Risk and Insurance Theory, 1991, No. 16(1): Wang, K. C., Supplementary Fire Safety Equipment as a Substitute for or Complement to a Firm s Fire Insurance, The 11th Annual Conference of Asia-Pacific Risk and Insurance Association Globalization, Innovation, Technology and Humanity, 2007, National Chengchi University, Taipei. 6 Doherty, N.A., Moral hazard and pricing in the U.K. fire insurance market, Journal of Risk and Insurance, 1980, No. 47(2): Ehrlich, I. Becker, G. S., Market insurance, self-insurance, and self-protection, Journal of Political Economy, 1972, No. 80(4): Lee, K., Risk Aversion and Self-Insurance-cum-Protection, Journal of Risk and Uncertainty, 1998, No. 17,

3 Efekt wzrostu awersji do ryzyka na samoubezpieczenie w modelu dynamicznym 37 jego własności pod kątem wzrastającej awersji do ryzyka, do czego wrócimy nieco później. Wang zapełnił istniejącą lukę poprzez zbadanie relacji pomiędzy inwestycją w SICP a wykupem rynkowego ubezpieczenia. Podał on warunki determinujące ich substytucyjność oraz komplementarność. Wykazał też zgodność wyników teoretycznych z danymi statystycznymi dotyczącymi zarządzania ryzykiem związanym z pożarami w Tajwanie. Drugi główny nurt tematyczny badań teoretycznych nad samoubezpieczeniem i prewencją dotyczy wpływu na nie stopnia awersji do ryzyka decydenta (w sensie Arrowa-Pratta). Intuicyjnie, im bardziej niechętny ryzyku decydent, tym więcej powinien zainwestować w samoubezpieczenie lub prewencję. Okazuje się jednak, że intuicja ta jest prawidłowa jedynie w przypadku samoubezpieczenia i to tylko dla rozkładu dwupunktowego, o czym za chwilę. Wzrost awersji do ryzyka może spowodować zarówno wzrost jak i spadek inwestycji w prewencję, co pokazali Dionne i Eeckhoudt 9. Briys i Schlesinger 10 wyjaśnili ten paradoks używając pojęcia ryzykowności w sensie Rothschilda i Stiglitza. Okazuje się, że prewencja generalnie nie redukuje ryzykowności związanej z bogactwem końcowym decydenta. Jullien, Salanie, Salanie 11 udowodnili, że istnieje pewien krytyczny poziom prawdopodobieństwa poniesienia straty poniżej którego wzrost awersji do ryzyka powoduje wzrost inwestycji w prewencję. Lee we wspomnianej wcześniej pracy udowodnił istnienie analogicznego związku w przypadku SICP. Jednak, jak przyznają niektórzy badacze, opisane zjawisko nie zostało nadal dostatecznie zrozumiane i wytłumaczone. Prace Briysa i Schlesingera (1990), Chiu (2000, 2005), Eeckhoudta i Golliera (2005) oraz Li i Dionne (2010) wykazują dobitnie, że na wspomniany efekt ma wpływ także poziom przezorności decydenta ( prudence ) mierzony indeksem analogicznym do indeksów awersji do ryzyka Arrowa-Pratta, w którym kluczową rolę odgrywa trzecia pochodna użyteczności. Jeśli chodzi o samoubezpieczenie, to Dionne i Eeckhoudt wykazali, że wzrost awersji do ryzyka powoduje wzrost inwestycji w samoubezpieczenie niezależnie od innych czynników, co uznano za zgodne z intuicją. Zastanawiający jest fakt, że zagadnienie wpływu poziomu awersji do ryzyka na wielkość samoubezpieczenia uznano za mało interesujące i zamknięte po wspomnianej wcześniej pracy Dionne i Eeckhoudta (1985). Dopiero ostatnio Lee 12 wykazał jednak, że jeśli istnieje możliwość wystąpienia więcej niż dwóch stanów świata, to klasyczny wynik Dionne i Eeckhoudta przestaje obowiązywać. Lee podał warunki wystarczające do tego, aby osoba wykazująca większą awersję do ryzyka inwestowała w samoubezpieczenie odpowiednio więcej lub mniej. Dopiero po ćwierćwieczu okazało się, że zagadnienie samoubezpieczenia jest bardziej złożone, niż się to wcześniej wydawało. Opisywany wynik Lee jest jedną z głównych inspiracji dla niniejszej pracy. Uświadamia on, że pewne modyfikacje i uogólnienia podstawowego modelu potrafią przełożyć się na znaczące zmiany jakościowe wniosków płynących z modelu. Poniższa praca poświęcona jest innej modyfikacji bazowego modelu samoubezpieczenia. Otóż wszystkie omawiane prace dotyczą modeli jednookresowych, są statyczne. Ryzyko szkody występuje w tym samym okresie, co działania przeciwdziałające tej szkodzie. W pewnych przypadkach jest to trafny opis sytuacji, ale nie zawsze, co podkreśla w swojej pracy Menegatti 13. Przykładowo, właściciel firmy płaci firmie ochroniarskiej za jej usługi na bieżąco, ale istnieje wiele przykładów na przeciwdziałanie przyszłemu ryzyku. Kupno i instalacja poduszek powietrznych 9 Dionne, G., Eeckhoudt, L., Self-Insurance, Self-Protection and Increasing Risk Aversion, Economics Letters, 1985, No. 17(1-2): Briys, E., Schlesinger H., Risk Aversion and the Propensities for Self-Insurance and Self-Protection, Southern Economic Journal, 1990, No. 57(2): Jullien, B., Salanie, B., Salanie, F., Should More Risk-Averse Agents Exert More Effort?, Geneva Papers on Risk and Insurance Theory, 1999, No. 24(1): Lee, K., Risk aversion and self-insurance, Journal of Economics, 2010, No. 101, Menegatti, M., Optimal prevention and prudence in a two-period model, Mathematical Social Sciences, 2009, No. 58,

4 38 Piotr Dudzinski w samochodach, zraszaczy przeciwpożarowych w pomieszczeniach są działaniami podejmowanymi w teraźniejszości, aby zredukować rozmiary ewentualnych szkód w przyszłości. W takich przypadkach model dynamiczny jest bardziej adekwatnym opisem sytuacji. W tej pracy zajmiemy się modelem samoubezpieczenia w którym zagrożenie stratą części majątku występuje w etapie drugim, interpretowanym jako przyszłość. Przeciwdziałanie ewentualnym skutkom niekorzystnego rozwoju sytuacji ma miejsce w etapie pierwszym ( teraźniejszość ). Rozważymy także przypadek, kiedy inwestycja w samoubezpieczenie ma miejsce w obu etapach; odpowiada to na przykład sytuacji w której wynajmowana firma ochroniarska musi być opłacana regularnie, a nie jednorazowo. Rozważany model jest analogiczny do modelu używanego w cytowanych pracach Menegattiego oraz Courbage i Rey. Zmiana dotyczy tego, że koncentrujemy się na problemie samoubezpieczenia, nie zaś prewencji. Głównym celem i wynikiem pracy jest podanie warunków koniecznych i dostatecznych na to, aby wzrost awersji do ryzyka pociągał za sobą wzrost inwestycji w samoubezpieczenie przeciw możliwej stracie części majątku w przyszłości. Warunki te sformułowane w twierdzeniach 3 i 4 mają formę matematyczną, ale ich interpretacja ekonomiczna jest przejrzysta, podamy ją we wnioskach z twierdzenia. Patrząc na całą historię postępów teoretycznej wiedzy na temat samoubezpieczenia, wydaje się, że prawdopodobnie najistotniejszym wnioskiem z nich płynącym jest spostrzeżenie, że wzrost awersji do ryzyka nie jest czynnikiem ostatecznie determinującym wzrost popytu na samoubezpieczenie, co funkcjonowało w teorii niemal jako dogmat przez ćwierć wieku. Istnieją inne czynniki (związane z czasem), które mogą spowodować spadek poziomu samoubezpieczenia. Jeśli przyjmiemy model dynamiczny, a więc taki w którym są teraźniejszość i przyszłość, to wzrost awersji do ryzyka może również prowadzić do spadku inwestycji w samoubezpieczenie. Decydują wtedy czynniki takie, jak rozmiar straty w relacji do wielkości dochodów (twierdzenie 3 i 4). Oznacza to, że wprowadzenie modelu dynamicznego powoduje pod względem ekonomicznym jakościowo nowe rezultaty w porównaniu z bazowym modelem Beckera i Ehrlicha. 1. Dynamiczny model inwestycji w samoubezpieczenie Rozważmy najprostszy model dynamiczny składający się z dwóch etapów. W pierwszym etapie (oznaczonym numerem 0, interpretowanym jako teraźniejszość) decydent dysponuje majątkiem początkowym. Majątek w następnym okresie (oznaczonym numerem 1, interpretowanym jako przyszłość) oznaczmy przez. Decydent dokonuje inwestycji w samoubezpieczenie w wysokości e, która pomniejsza jego majątek. Inwestycja ta pozwala jednak zredukować rozmiar ewentualnej szkody, która zagraża w okresie drugim. Rozmiar szkody jest zależny od inwestycji w samoubezpieczenie i oznaczamy go przez. Jest on malejącą funkcją inwestycji w samoubezpieczenie, co matematycznie wyraża się poprzez nierówność, tzn. im większa inwestycja w samoubezpieczenie, tym mniejszy rozmiar szkody. Prawdopodobieństwo wystąpienia szkody oznaczamy przez p i zakłada się, że jest ono obiektywnie znane i nie zależy od wielkości inwestycji w samoubezpieczenie (co odróżnia opisaną sytuację od przypadku prewencji). Tak więc ryzyko występuje tylko w etapie drugim (w przyszłości), ale decydent poprzez inwestycję w samoubezpieczenie przeciwdziała mu w etapie pierwszym (w teraźniejszości) lub w obu etapach. Każdy z tych przypadków ma nieco inną interpretację. Zakup sejfu na kosztowności typowy przykład inwestycji w samoubezpieczenie - jest dokonywany jednorazowo, więc odpowiada pierwszemu przypadkowi. Z kolei wynajętą firmę ochroniarską trzeba na ogół opłacać zarówno w pierwszym etapie, jak i w drugim, co odpowiada drugiemu przypadkowi. Rozważymy oba przypadki osobno. Ich modele się różnią, zachodzą też pewne różnice własności

5 Efekt wzrostu awersji do ryzyka na samoubezpieczenie w modelu dynamicznym 39 charakteryzujących oba przypadki. Podobnie jak Menegatti oraz Courbage i Rey wykluczamy możliwość oszczędności, aby wyizolować interesujący nas efekt od możliwych interakcji samoubezpieczenia i skłonności do oszczędzania. Związki między prewencją a skłonnością do oszczędzania były badane szczegółowo przez Menegattiego. Warto dodać, że wspomniani autorzy rozważali wyłącznie możliwość prewencji w początkowym etapie Inwestycja w samoubezpieczenie tylko w pierwszym etapie Końcowy majątek w etapie pierwszym wynosi, zaś w etapie drugim: z prawdopodobieństwem p, lub z prawdopodobieństwem 1 p, Oczywiście zakładamy, że strata ma dodatnią wielkość, a zatem musi zachodzić nierówność. Decydent maksymalizuje oczekiwaną użyteczność majątku w obu okresach rozumianą jako sumę (1) gdzie i oznaczają końcowy majątek w okresie pierwszym i drugim odpowiednio. jest stałym współczynnikiem dyskontującym oczekiwaną użyteczność i jest liczbą z przedziału. Zakładamy, że decydent jest niechętny ryzyku, czyli, że i. Oczekiwana użyteczność jest więc postaci a po rozpisaniu Warunek konieczny istnienia ekstremum to tradycyjnie niewielkich przekształceniach otrzymujemy równanie a po zmianie znaku (2) (3). Po zróżniczkowaniu i Zakładamy na temat funkcji straty, że jest wypukła, tzn.. Jest to typowe i często spotykane założenie. Wyraża ono tę własność, że wraz ze wzrostem inwestycji wielkość straty maleje, ale w coraz wolniejszym tempie. Można łatwo udowodnić (dowód w dodatku), że dzięki temu założeniu problem jest wklęsły, tzn., że jest spełniony warunek dostateczny istnienia ekstremum, czyli. To z kolei implikuje fakt, że istnieje rozwiązanie problemu decydenta, jest ono skończone i jednoznacznie określone. Oznaczmy przez optymalną wielkość inwestycji w samoubezpieczenie. Zakładamy teraz, że istnieje decydent o użyteczności v reprezentującej większą awersję do ryzyka, niż u. Jak wiadomo, istnieje szereg równoważnych charakteryzacji tego zjawiska. Definiuje się je na ogół następująco: premia za każde ryzyko (czyli zmienną losową) jest zawsze większa w przypadku użyteczności v niż dla u. Premia za ryzyko jest taką częścią majątku, jaką gotów jest odstąpić decydent, aby pozbyć się ryzyka. Intuicja jest więc prosta: ten, kto jest gotów zapłacić więcej za pozbycie się ryzyka, ten bardziej się go obawia, czyli wykazuje większą awersję do niego. Definicja ta jest jednak niepraktyczna, ponieważ odwołuje się do dowolnej zmiennej losowej, co jest w praktyce niemożliwe do sprawdzenia. Problem został rozwiązany przez Pratta, dzięki jego twierdzeniu. (4) (5)

6 Ponownie, intuicja jest jasna: jeśli większa niechęć do ryzyka oznacza większą wklęsłość, to użyteczność krańcowa powinna się zmniejszać w większym tempie. Zatem będzie się zmniejszać szybciej, niż. Decydent o użyteczności v inwestuje w samoubezpieczenie analogicznie do decydenta o użyteczności u. Zakładać więc będziemy, że spełniony jest warunek konieczny i wystarczający istnienia ekstremum. Warunek konieczny będzie więc postaci 15 (6) 40 Piotr Dudzinski Twierdzenie 1 (Pratta 14 ). Następujące warunki są równoważne: a) decydent o użyteczności v wykazuje większą awersję do ryzyka, niż ten o użyteczności u, b) c) użyteczność v jest wklęsłą transformacją użyteczności u, tzn. istnieje funkcja T rosnąca i wklęsła taka, że dla dowolnego x. Przypomnijmy, że iloraz jest nazywany indeksem Arrowa-Pratta bezwzględnej awersji do ryzyka i jest w przybliżeniu proporcjonalny do premii za małe ryzyko (aproksymacja Arrowa-Pratta). Podpunkt c) twierdzenia Pratta wyraża zależność wiążącą awersję do ryzyka z wklęsłością funkcji użyteczności. Jak wiadomo, funkcja użyteczności reprezentująca awersję do ryzyka jest wklęsła. Punkt c) nadaje ścisły matematyczny sens intuicyjnej równoważności: większa awersja do ryzyka oznacza większą wklęsłość użyteczności. Tak więc bardziej wklęsła funkcja użyteczności oznacza złożenie z inną funkcją wklęsłą. Okazuje się, że można łatwo udowodnić jeszcze inny warunek charakteryzujący wzrost awersji do ryzyka, który będzie nam przydatny (dowód w dodatku matematycznym): Twierdzenie 2. Decydent o użyteczności v wykazuje większą awersję do ryzyka, niż ten o użyteczności u wtedy i tylko wtedy, gdy funkcja jest nierosnąca. Oznaczmy przez optymalną wielkość inwestycji w samoubezpieczenie, spełniającą powyższe równanie. Celem tej pracy jest porównanie wielkości i. W tym celu oszacujemy znak wyrażenia w punkcie. Z warunku dostatecznego istnienia ekstremum funkcja jest malejąca i ma jedno miejsce zerowe w punkcie. 14 J. W. Pratt, Risk Aversion in the Small and in the Large, Econometrica, Vol. 32, Zakładamy, że współczynnik jest taki sam dla obu decydentów, aby wyizolować efekt wzrostu awersji do ryzyka poprzez uniemożliwienie interferencji z ewentualnym efektem zmiany preferencji związanych z czasem. Z tego samego powodu standardowo zakłada się, że majątek początkowy obu decydentów jest ten sam.

7 Efekt wzrostu awersji do ryzyka na samoubezpieczenie w modelu dynamicznym 41 e Rysunek 1. (źródło: opracowanie własne) Zatem nierówność jest równoważna temu, że, zaś oznacza, że. W celu określenia, która z nierówności zachodzi, obliczamy z (5): a następnie podstawiamy do wyrażenia we wzorze (6). Otrzymujemy Zauważmy, że nierówność zachodzi wtedy i tylko wtedy, gdy Decydent o użyteczności v jest bardziej niechętny ryzyku, niż ten o użyteczności u, a zatem funkcja jest nierosnąca. Otrzymujemy wówczas nierówność skąd otrzymujemy lub równoważnie Udowodniliśmy zatem następujący związek:

8 42 Piotr Dudzinski Twierdzenie 3. Wzrost awersji do ryzyka powoduje wzrost inwestycji w samoubezpieczenie w pierwszym etapie wtedy i tylko wtedy, gdy Zauważmy po pierwsze, że można założyć, że. Tak jest, gdyż inwestycja w samubezpieczenie przekraczająca wielkość możliwej straty jest nonsensowna i może być z góry wykluczona. Zatem lewa strona nierówności jest dodatnia. Jeśli np. majątek w drugim etapie nie zwiększy się w porównaniu z pierwszym, to prawa strona nierówności jest ujemna (lub równa zeru) i nierówność jest automatycznie spełniona. Innym powodem, dla którego nierówność jest automatycznie spełniona, jest zagrożenie wysoką stratą. Dla odpowiednio wysokich strat (przekraczających ) lewa strona nierówności na pewno przekracza prawą i decydent o użyteczności v inwestuje w samoubezpieczenie więcej, niż decydent o użyteczności u. Wniosek. Jeśli majątek w drugim etapie nie zwiększy się w porównaniu z pierwszym lub możliwe straty przekraczają pewien poziom, to wzrost awersji do ryzyka powoduje wzrost inwestycji w samoubezpieczenie w pierwszym etapie Inwestycja w samoubezpieczenie w obu etapach Na mocy przyjętych założeń, końcowy majątek w etapie pierwszym wynosi etapie drugim: z prawdopodobieństwem p, lub z prawdopodobieństwem 1 p,, zaś w Oczywiście zakładamy, że strata ma dodatnią wielkość, a zatem musi zachodzić nierówność. Decydent maksymalizuje oczekiwaną użyteczność majątku w obu okresach rozumianą jako sumę (7) gdzie i oznaczają końcowy majątek w okresie pierwszym i drugim odpowiednio. jest stałym współczynnikiem dyskontującym oczekiwaną użyteczność i jest liczbą z przedziału. Zakładamy, że decydent jest niechętny ryzyku, czyli, że i. Oczekiwana użyteczność jest więc postaci (8) a po rozpisaniu (9) Warunek konieczny istnienia ekstremum to tradycyjnie. Po zróżniczkowaniu i niewielkich przekształceniach otrzymujemy równanie a po zmianie znaku (10)

9 Efekt wzrostu awersji do ryzyka na samoubezpieczenie w modelu dynamicznym 43 (11) Zauważmy po pierwsze, że jeśli, to problem decydenta nie może mieć rozwiązania wewnętrznego spełniającego warunek konieczny istnienia ekstremum. Tak jest, bo wtedy każdy składnik lewej strony równania jest dodatni i równanie jest sprzeczne. Od tej pory będziemy zakładać więc, że, oraz że funkcja kosztów jest wypukła, tzn.. Jest to typowe i często spotykane założenie. Wyraża ono tę własność, że wraz ze wzrostem inwestycji wielkość straty maleje, ale w coraz wolniejszym tempie. Można łatwo udowodnić (dowód w dodatku), że dzięki temu założeniu problem jest wklęsły, tzn., że jest spełniony warunek dostateczny istnienia ekstremum, czyli. To z kolei implikuje fakt, że istnieje rozwiązanie problemu decydenta, jest ono skończone i jednoznacznie określone. Oznaczmy przez optymalną wielkość inwestycji w samoubezpieczenie. Decydent o użyteczności v inwestuje w samoubezpieczenie analogicznie do decydenta o użyteczności u. Zakładać więc będziemy, że spełniony jest warunek konieczny i wystarczający istnienia ekstremum. Warunek konieczny będzie więc postaci Oznaczmy przez optymalną wielkość inwestycji w samoubezpieczenie, spełniającą powyższe równanie. Celem tej pracy jest porównanie wielkości i. W tym celu oszacujemy znak wyrażenia w punkcie. Z warunku dostatecznego istnienia ekstremum funkcja jest malejąca i ma jedno miejsce zerowe w punkcie. W celu określenia, która z nierówności zachodzi, obliczamy z (11): (12) a następnie podstawiamy do wyrażenia we wzorze (12). Otrzymujemy Łatwo sprawdzić, że po przekształceniach otrzymamy wyrażenie w następującym kształcie: I ostatecznie

10 44 Piotr Dudzinski Zauważmy po pierwsze, że znak wyrażenia w drugim nawiasie kwadratowym jest dodatni na mocy przyjętych założeń. Majątek w przypadku straty jest mniejszy, niż gdy straty nie ma, czyli. Decydent o użyteczności v przejawia większą awersję do ryzyka, niż ten o użyteczności u, a zatem funkcja jest nierosnąca. Oznacza to, że w punkcie o mniejszej wartości przyjmuje wartość większą (lub równą) niż dla wartości większej. Zapiszemy to w postaci skąd dostajemy Jeśli więc wyrażenie w pierwszym nawiasie będzie także dodatnie, to możemy być pewni, że taki sam znak będzie miało całe wyrażenie. Ponownie korzystamy z twierdzenia mówiącego, że funkcja jest nierosnąca. Stąd otrzymamy nierówność która po rozpisaniu przyjmuje postać Upraszczając otrzymujemy nierówność która ma podobną interpretację ekonomiczną, jak nierówność w twierdzeniu 3. Udowodniliśmy zatem Twierdzenie 4. Jeśli zachodzi warunek, to wzrost awersji do ryzyka powoduje wzrost inwestycji w samoubezpieczenie zarówno w teraźniejszości, jak i w przyszłości. Zauważmy ponownie, że warunek zachodzi w pewnych sytuacjach w sposób naturalny. Jeśli dochód w obu okresach jest taki sam lub gdy w przyszłości będzie mniejszy niż w teraźniejszości, to nierówność automatycznie jest spełniona. Ponadto gdy straty są odpowiednio wysokie, to nierówność też jest spełniona i teza twierdzenia zachodzi. Odnotujmy też fakt, że powyższe twierdzenie dostarcza tylko warunku wystarczającego na wzrost inwestycji w samoubezpieczenie. Analiza dowodu twierdzenia 4 przekonuje, że jeśli oba składniki wyrażenia mają różne znaki, to nie jest możliwe ustalenie znaku ich sumy, więc znak wyrażenia może być raz dodatni, raz ujemny. To sugeruje, że samoubezpieczenie w obu etapach różni się ekonomicznie od samoubezpieczenia w pierwszym etapie. 2. Podsumowanie Jeśli ryzyko związane z możliwością poniesienia straty ma rozkład prawdopodobieństwa taki, że możliwe są tylko dwa stany świata, to wzrost awersji do ryzyka powoduje wzrost inwestycji w samoubezpieczenie redukujące ewentualną stratę, co jest znanym faktem od 1985 r. z pracy Dionne i Eeckhoudta. Dopiero w 2010 r. Lee zauważył, że jeśli dopuścimy możliwość większej ilości stanów świata, to teza powyższego twierdzenia przestaje być prawdziwa.

11 Efekt wzrostu awersji do ryzyka na samoubezpieczenie w modelu dynamicznym 45 To dowodzi także tego, że model z tylko dwoma stanami świata jest nadmiernie uproszczony i nie pozwala dostrzec bardziej złożonych zjawisk związanych z tą tematyką. W niniejszej pracy dowodzimy, że analogiczna sytuacja ma miejsce gdy dopuścimy w opisie model dynamiczny samoubezpieczenia. Podaliśmy warunki konieczne i dostateczne na to, aby wzrost awersji do ryzyka przekładał się na wzrost inwestycji w samoubezpieczenie i udowodniliśmy że rolę tutaj odgrywają także rozmiar straty oraz poziom dochodów w teraźniejszości oraz w przyszłości. Dominującym wnioskiem jest jednak to, że samoubezpieczenie jest zjawiskiem ekonomicznym znacznie bardziej złożonym, niż to się do niedawna wydawało. To wskazuje, że aby w pełni zrozumieć to zjawisko, należy uzupełniać model dynamiczny o dalsze elementy. Wydaje się, że naturalne byłoby rozpocząć od wprowadzenia możliwości większej ilości stanów świata. Innym wariantem jest wprowadzenie większej ilości źródeł ryzyka, co w lepszy sposób odzwierciedlałoby ekonomiczne realia związane z podejmowaniem decyzji. Można to zrobić np. przez wprowadzenie tzw. ryzyka w tle ( background risk ) które modelowałoby ryzyko związane np. z dochodami w przyszłości. Jeszcze inna możliwość to wprowadzenie ewentualności pozamaterialnego typu straty, na przykład utraty zdrowia. Wszystko to sugeruje, że można się jeszcze sporo dowiedzieć o naturze zjawiska samoubezpieczenia. 3. Dodatek 3.1 Warunek wystarczający istnienia optymalnego samoubezpieczenia Zakładamy że funkcja straty jest wypukła, tzn.. Wówczas różniczkując z warunku (4) otrzymujemy, że Z powodu przyjętych założeń, tzn.,, otrzymujemy, że, a zatem warunek wystarczający problemu optymalizacyjnego jest spełniony. Zaznaczmy, że żadne z powyższych założeń nie jest restrykcyjne, wszystkie są typowe dla opisywanej sytuacji. 3.2 Warunek równoważny wzrostowi awersji do ryzyka Dowód twierdzenia 2. Załóżmy, że funkcja spełnia nierówność jest nierosnąca. Oznacza to, że jej pochodna Po rozpisaniu otrzymujemy Przekształcając powyższe wyrażenie otrzymujemy nierówność

12 46 Piotr Dudzinski która jest równoważna nierówności Po przekształceniu dochodzimy do nierówności Zgodnie z twierdzeniem Pratta, jest to warunek równoważny temu, że uzyteczność v reprezentuje większą awersje do ryzyka, niż u. Literatura 1. Boyer, M., Dionne, G., Variations in the Probability and Magnitude of Loss: Their impact on Risk, Canadian Journal of Economics, 1983, No. 16, Briys, E., Schlesinger H., Risk Aversion and the Propensities for Self-Insurance and Self- Protection, Southern Economic Journal, 1990, No. 57(2): Briys, E., H., Schlesinger, Schulenburg, J.M., Reliability of risk management: market insurance, self-insurance and self-protection reconsidered, The Geneva Papers on Risk and Insurance Theory, 1991, No. 16(1): Chiu, W. H., Degree of downside risk aversion and self-protection, Insurance: Mathematics and Economics, 2005, No. 36, Chiu, W. H., On the propensity to self-protect, Journal of Risk and Insurance, 2000, No. 67(4): Courbage, C., Self-insurance, self-protection and market insurance within the dual theory of choice, The Geneva Papers on Risk and Insurance Theory, 2001, No. 26(1): Courbage, C., Rey, B., Optimal prevention and other risks in a two-period model, Mathematical social sciences, 2012, doi: /j.mathsocsci Dionne, G., Eeckhoudt, L., Self-Insurance, Self-Protection and Increasing Risk Aversion, Economics Letters, 1985, No. 17(1-2): Dionne, G., Li, J., The impact of prudence on optimal prevention revisited, CIRRELT Doherty, N.A., Moral hazard and pricing in the U.K. fire insurance market, Journal of Risk and Insurance, 1980, No. 47(2): Eeckhoudt, L., Gollier, C., The impact of prudence on optimal prevention, Economic Theory, 2005, No. 26, Ehrlich, I. Becker, G. S., Market insurance, self-insurance, and self-protection, Journal of Political Economy, 1972, No. 80(4): Jullien, B., Salanie, B., Salanie, F., Should More Risk-Averse Agents Exert More Effort?, Geneva Papers on Risk and Insurance Theory, 1999, No. 24(1): Lee, K., Risk Aversion and Self-Insurance-cum-Protection, Journal of Risk and Uncertainty, 1998, No. 17, Lee, K.,Risk aversion and self-insurance, Journal of Economics, 2010, No. 101, Menegatti, M., Optimal prevention and prudence in a two-period model, Mathematical Social Sciences, 2009, No. 58, Pratt, J. W., Risk Aversion in the Small and in the Large, Econometrica, Vol. 32, 1964

13 Efekt wzrostu awersji do ryzyka na samoubezpieczenie w modelu dynamicznym Rothschild, M., Stiglitz, J., Increasing risk I. A definition, J. Econ. Theory, 1970, No. 2, Wang, K. C., Supplementary Fire Safety Equipment as a Substitute for or Complement to a Firm s Fire Insurance, The 11th Annual Conference of Asia-Pacific Risk and Insurance Association Globalization, Innovation, Technology and Humanity, 2007, National Chengchi University, Taipei. EFFECT OF INCREASE IN RISK AVERSION ON SELF-INSURANCE IN DYNAMIC MODEL Summary This work shows that in a two-period framework increase in risk-aversion is not a sufficient condition to invest more in self-insurance, as it is in one-period setting (Dionne and Eeckhoudt). We prove that other factors important for decision-making exist. Relationship between size of loss and future and present income is crucial in this problem. We consider two cases when an effort to prevent risk precedes its effect and when it is simultaneous. We show that those cases are mathematically and economically different. Keywords: self-insurance, risk aversion, dynamic model dr Piotr Dudziński Uniwersytet Gdański Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki Instytut Matematyki ul. Wita Stwosza 57, Gdańsk-Oliwa pd@mat.ug.edu.pl

Współczesna Gospodarka

Współczesna Gospodarka Współczesna Gospodarka Contemporary Economy Vol. 3 Issue 3 (2012) 37-45 Electronic Scientific Journal ISSN 2082-677X www.wspolczesnagospodarka.pl INTERAKCJE POMIĘDZY POZIOMEM SAMOUBEZPIECZENIA A POPYTEM

Bardziej szczegółowo

Współczesna Gospodarka

Współczesna Gospodarka Współczesna Gospodarka Contemporary Economy Vol. 4 Issue 4 (2013) 61-67 Electronic Scientific Journal ISSN 2082-677X www.wspolczesnagospodarka.pl EFEKT RYZYKA W TLE NA POPYT NA SAMOUBEZPIECZENIE ZDROWOTNE

Bardziej szczegółowo

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: Ciągi rekurencyjne Zadanie 1 Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: w dwóch przypadkach: dla i, oraz dla i. Wskazówka Należy poszukiwać rozwiązania w postaci, gdzie

Bardziej szczegółowo

9 Funkcje Użyteczności

9 Funkcje Użyteczności 9 Funkcje Użyteczności Niech u(x) oznacza użyteczność wynikającą z posiadania x jednostek pewnego dobra. Z założenia, 0 jest punktem referencyjnym, czyli u(0) = 0. Należy to zinterpretować jako użyteczność

Bardziej szczegółowo

4b. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość

4b. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość 4b. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2017/2018 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 4b. wbadanie Krakowie)

Bardziej szczegółowo

Ubezpieczenia majątkowe

Ubezpieczenia majątkowe Funkcje użyteczności a składki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Instytut Nauk Ekonomicznych i Społecznych 2016/2017 Funkcja użyteczności Niech ω wielkość majątku decydenta wyrażona w j.p., u (ω) stopień

Bardziej szczegółowo

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach.

Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach. Wykład Przebieg zmienności funkcji. Celem badania przebiegu zmienności funkcji y = f() jest poznanie ważnych własności tej funkcji na podstawie jej wzoru. Efekty badania pozwalają naszkicować wykres badanej

Bardziej szczegółowo

Wpływ czynników niematerialnych na popyt na ubezpieczenie i samoubezpieczenie majątkowe

Wpływ czynników niematerialnych na popyt na ubezpieczenie i samoubezpieczenie majątkowe PRZEGLĄD STATYSTYCZNY TOM LXV ZESZYT 1 2018 Piotr DUDZIŃSKI 1 Wpływ czynników niematerialnych na popyt na ubezpieczenie i samoubezpieczenie majątkowe 1. WSTĘP Istnieje duża liczba prac opisujących wyniki

Bardziej szczegółowo

System bonus-malus z mechanizmem korekty składki

System bonus-malus z mechanizmem korekty składki System bonus-malus z mechanizmem korekty składki mgr Kamil Gala Ubezpieczeniowy Fundusz Gwarancyjny dr hab. Wojciech Bijak, prof. SGH Ubezpieczeniowy Fundusz Gwarancyjny, Szkoła Główna Handlowa Zagadnienia

Bardziej szczegółowo

1 Funkcja użyteczności

1 Funkcja użyteczności 1 Funkcja użyteczności Funkcja użyteczności to funkcja, której wartościami są wartości użyteczności (satysfakcji, komfortu psychicznego). Można mówić o użyteczności różnych zjawisk. Użyteczność pieniądza

Bardziej szczegółowo

Własność iteracyjności składek ubezpieczeniowych wyznaczonych w oparciu o teorię skumulowanej perspektywy Kahnemana-Tversky

Własność iteracyjności składek ubezpieczeniowych wyznaczonych w oparciu o teorię skumulowanej perspektywy Kahnemana-Tversky Własność iteracyjności składek ubezpieczeniowych wyznaczonych w oparciu o teorię skumulowanej perspektywy Kahnemana-Tversky ego Marek Kałuszka Michał Krzeszowiec Ogólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia

Bardziej szczegółowo

Jak wyznaczyć premię za ryzyko? kilka słów o modelu Arrowa - Pratta

Jak wyznaczyć premię za ryzyko? kilka słów o modelu Arrowa - Pratta Jak wyznaczyć premię za ryzyko? kilka słów o modelu Arrowa - Pratta Instytut Matematyki Politechniki Łódzkiej Poznań, 13.05.2017 r. Pojęcia wstępne u - funkcja użyteczności u : R R, u - ciągła, ściśle

Bardziej szczegółowo

Pochodna funkcji odwrotnej

Pochodna funkcji odwrotnej Pochodna funkcji odwrotnej Niech będzie dana w przedziale funkcja różniczkowalna i różnowartościowa. Wiadomo, że istnieje wówczas funkcja odwrotna (którą oznaczymy tu : ), ciągła w przedziale (lub zależnie

Bardziej szczegółowo

Rozwiązaniem jest zbiór (, ] (5, )

Rozwiązaniem jest zbiór (, ] (5, ) FUNKCJE WYMIERNE Definicja Miech L() i M() będą niezerowymi wielomianami i niech D { R : M( ) 0 } Funkcję (*) D F : D R określoną wzorem F( ) L( ) M( ) nazywamy funkcją wymierną Funkcja wymierna, to iloraz

Bardziej szczegółowo

6. Teoria Podaży Koszty stałe i zmienne

6. Teoria Podaży Koszty stałe i zmienne 6. Teoria Podaży - 6.1 Koszty stałe i zmienne Koszty poniesione przez firmę zwykle są podzielone na dwie kategorie. 1. Koszty stałe - są niezależne od poziomu produkcji, e.g. stałe koszty energetyczne

Bardziej szczegółowo

Funkcja wykładnicza kilka dopowiedzeń

Funkcja wykładnicza kilka dopowiedzeń Funkcje i ich granice Było: Zbiór argumentów; zbiór wartości; monotoniczność; funkcja odwrotna; funkcja liniowa; kwadratowa; wielomiany; funkcje wymierne; funkcje trygonometryczne i ich odwrotności; funkcja

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami:

Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami: Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami: Pr(X 1 = 0) = 6/10, Pr(X 1 = 1) = 1/10, i gęstością: f(x) = 3/10 na przedziale (0, 1). Wobec tego Pr(X 1 + X 2 5/3) wynosi:

Bardziej szczegółowo

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny:

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny: Podstawowe definicje Definicja ciągu Ciągiem nazywamy funkcję na zbiorze liczb naturalnych, tzn. przyporządkowanie każdej liczbie naturalnej jakiejś liczby rzeczywistej. (Mówimy wtedy o ciągu o wyrazach

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k =

Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k = Matematyka ubezpieczeń majątkowych 0.0.006 r. Zadanie. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k 5 Pr( N = k) =, k = 0,,,... 6 6 Wartości kolejnych szkód Y, Y,, są i.i.d.,

Bardziej szczegółowo

13. Równania różniczkowe - portrety fazowe

13. Równania różniczkowe - portrety fazowe 13. Równania różniczkowe - portrety fazowe Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 13. wrównania Krakowie) różniczkowe - portrety fazowe 1 /

Bardziej szczegółowo

W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1

W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1 W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1 Zadanie IV. Dany jest prostokątny arkusz kartony o długości 80 cm i szerokości 50 cm. W czterech rogach tego arkusza wycięto kwadratowe

Bardziej szczegółowo

Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania 1. Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu:

Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania 1. Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu: Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania Zadanie 4 c) Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu:. Analiza funkcji: (a) Wyznaczenie dziedziny funkcji (b) Obliczenie

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Matematyka ubezpieczeń majątkowych 0.0.005 r. Zadanie. Likwidacja szkody zaistniałej w roku t następuje: w tym samym roku z prawdopodobieństwem 0 3, w następnym roku z prawdopodobieństwem 0 3, 8 w roku

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych 1.10.2012 r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych 1.10.2012 r. Zadanie. W pewnej populacji każde ryzyko charakteryzuje się trzema parametrami q, b oraz v, o następującym znaczeniu: parametr q to prawdopodobieństwo, że do szkody dojdzie (może zajść co najwyżej jedna

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki

Bardziej szczegółowo

Ekonomia matematyczna - 1.2

Ekonomia matematyczna - 1.2 Ekonomia matematyczna - 1.2 6. Popyt Marshalla, a popyt Hicksa. Poruszać się będziemy w tzw. standardowym polu preferencji X,, gdzie X R n i jest relacją preferencji, która jest: a) rosnąca (tzn. x y x

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia Rolle'a i Lagrange'a

Twierdzenia Rolle'a i Lagrange'a Twierdzenia Rolle'a i Lagrange'a Zadanie 1 Wykazać, że dla dowolnych zachodzi. W przypadku nierówność (a właściwie równość) w treści zadania spełniona jest w sposób oczywisty, więc tego przypadku nie musimy

Bardziej szczegółowo

WKLĘSŁOŚĆ I WYPUKŁOŚĆ KRZYWEJ. PUNKT PRZEGIĘCIA.

WKLĘSŁOŚĆ I WYPUKŁOŚĆ KRZYWEJ. PUNKT PRZEGIĘCIA. WKLĘSŁOŚĆ I WYPUKŁOŚĆ KRZYWEJ. PUNKT PRZEGIĘCIA. Załóżmy, że funkcja y f jest dwukrotnie różniczkowalna w Jeżeli Jeżeli przedziale a;b. Punkt P, f nazywamy punktem przegięcia funkcji y f wtedy i tylko

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego

Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego Politechnika Gdańska Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego Autor: Kamil Jaworski 11 marca 2012 Spis treści 1 Wstęp 2 1.1 Podstawowe pojęcia........................

Bardziej szczegółowo

4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych.

4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych. Jarosław Wróblewski Matematyka dla Myślących, 008/09. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych. 15 listopada 008 r. Uwaga: Przyjmujemy,

Bardziej szczegółowo

Następnie przypominamy (dla części studentów wprowadzamy) podstawowe pojęcia opisujące funkcje na poziomie rysunków i objaśnień.

Następnie przypominamy (dla części studentów wprowadzamy) podstawowe pojęcia opisujące funkcje na poziomie rysunków i objaśnień. Zadanie Należy zacząć od sprawdzenia, co studenci pamiętają ze szkoły średniej na temat funkcji jednej zmiennej. Na początek można narysować kilka krzywych na tle układu współrzędnych (funkcja gładka,

Bardziej szczegółowo

Całki niewłaściwe. Całki w granicach nieskończonych

Całki niewłaściwe. Całki w granicach nieskończonych Całki niewłaściwe Całki w granicach nieskończonych Wiemy, co to jest w przypadku skończonego przedziału i funkcji ograniczonej. Okazuje się potrzebne uogólnienie tego pojęcia w różnych kierunkach (przedział

Bardziej szczegółowo

1 Pochodne wyższych rzędów

1 Pochodne wyższych rzędów Pochodne wyższych rzędów Pochodną rzędu drugiego lub drugą pochodną funkcji y = f(x) nazywamy pochodną pierwszej pochodnej tej funkcji. Analogicznie definiujemy pochodne wyższych rzędów, jako pochodne

Bardziej szczegółowo

5. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość

5. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość 5. Badanie przebiegu zmienności funkcji - monotoniczność i wypukłość Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 5. Badanie w Krakowie) przebiegu

Bardziej szczegółowo

W. Guzicki Próbna matura, grudzień 2014 r. poziom rozszerzony 1

W. Guzicki Próbna matura, grudzień 2014 r. poziom rozszerzony 1 W. Guzicki Próbna matura, grudzień 01 r. poziom rozszerzony 1 Próbna matura rozszerzona (jesień 01 r.) Zadanie 18 kilka innych rozwiązań Wojciech Guzicki Zadanie 18. Okno na poddaszu ma mieć kształt trapezu

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13 35. O zdaniu 1 T (n) udowodniono, że prawdziwe jest T (1), oraz że dla dowolnego n 6 zachodzi implikacja T (n) T (n+2). Czy można stąd wnioskować, że a) prawdziwe jest T (10), b) prawdziwe jest T (11),

Bardziej szczegółowo

Wzór Maclaurina. Jeśli we wzorze Taylora przyjmiemy x 0 = 0 oraz h = x, to otrzymujemy tzw. wzór Maclaurina: f (x) = x k + f (n) (θx) x n.

Wzór Maclaurina. Jeśli we wzorze Taylora przyjmiemy x 0 = 0 oraz h = x, to otrzymujemy tzw. wzór Maclaurina: f (x) = x k + f (n) (θx) x n. Wzór Maclaurina Jeśli we wzorze Taylora przyjmiemy x 0 = 0 oraz h = x, to otrzymujemy tzw. wzór Maclaurina: f (x) = n 1 k=0 f (k) (0) k! x k + f (n) (θx) x n. n! Wzór Maclaurina Przykład. Niech f (x) =

Bardziej szczegółowo

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie Wprowadzenie jest techniką redukcji wymiaru. Składowe główne zostały po raz pierwszy zaproponowane przez Pearsona(1901), a następnie rozwinięte przez Hotellinga (1933). jest zaliczana do systemów uczących

Bardziej szczegółowo

Programowanie celowe #1

Programowanie celowe #1 Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem

Bardziej szczegółowo

3.1 Analiza zysków i strat

3.1 Analiza zysków i strat 3.1 Analiza zysków i strat Zakładamy że firma decyduje czy ma wdrożyć nowy produkt lub projekt. Firma musi rozważyć czy przyszłe zyski (dyskontowane w czasie) z tego projektu są większe niż koszty poniesione

Bardziej szczegółowo

Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne

Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne Paweł Foralewski Teoria Ponieważ funkcje wykładnicza i logarytmiczna zostały wprowadzone wcześniej, tutaj przypomnimy tylko definicję logarytmu i jego

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1 Weryfikacja hipotez statystycznych KG (CC) Statystyka 26 V 2009 1 / 1 Sformułowanie problemu Weryfikacja hipotez statystycznych jest drugą (po estymacji) metodą uogólniania wyników uzyskanych w próbie

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.

Bardziej szczegółowo

Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty. Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty. Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Plan prezentacji 1. Opis metody wyceny opcji rzeczywistej

Bardziej szczegółowo

Ciąg monotoniczny. Autorzy: Katarzyna Korbel

Ciąg monotoniczny. Autorzy: Katarzyna Korbel Ciąg monotoniczny Autorzy: Katarzyna Korbel 07 Ciąg monotoniczny Autor: Katarzyna Korbel Ciągi, tak jak funkcje, mogą mieć różne własności, których znajomość może przyczynić się do dalszej analizy ich

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA DYNAMICZNYCH LOKAT KAPITAŁOWYCH Krzysztof Gąsior Uniwersytet Rzeszowski Streszczenie Celem referatu jest zaprezentowanie praktycznego zastosowania

Bardziej szczegółowo

Rachunek Różniczkowy

Rachunek Różniczkowy Rachunek Różniczkowy Sąsiedztwo punktu Liczby rzeczywiste będziemy teraz nazywać również punktami. Dla ustalonego punktu x 0 i promienia r > 0 zbiór S(x 0, r) = (x 0 r, x 0 ) (x 0, x 0 + r) nazywamy sąsiedztwem

Bardziej szczegółowo

Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A

Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A Zad. 1. Korzystając z podanych poniżej mini-tablic, oblicz pierwszy, drugi i trzeci kwartyl rozkładu N(10, 2 ). Rozwiązanie. Najpierw ogólny komentarz

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES FUNKCJA LINIOWA - WYKRES Wzór funkcji liniowej (Postać kierunkowa) Funkcja liniowa jest podstawowym typem funkcji. Jest to funkcja o wzorze: y = ax + b a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości

Bardziej szczegółowo

3.1 Analiza zysków i strat

3.1 Analiza zysków i strat 3.1 Analiza zysków i strat Zakładamy że firma decyduje czy ma wdrożyć nowy produkt lub projekt. Firma musi rozważyć czy przyszłe zyski (dyskontowane w czasie) z tego projektu są większe niż koszty podniesione.

Bardziej szczegółowo

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Adam Kiersztyn Lublin 2014 Adam Kiersztyn () Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji maj 2014 1 / 24 Zanim przejdziemy

Bardziej szczegółowo

- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd.

- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd. 4. Równania dyfuzji 4.1. Prawo zachowania masy cd. Równanie dyfuzji jest prostą konsekwencją prawa zachowania masy, a właściwie to jest to prawo zachowania masy zapisane dla procesu dyfuzji i uwzględniające

Bardziej szczegółowo

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy Rachunek Różniczkowy Ciąg liczbowy Link Ciągiem liczbowym nieskończonym nazywamy każdą funkcję a która odwzorowuje zbiór liczb naturalnych N w zbiór liczb rzeczywistych R a : N R. Tradycyjnie wartość a(n)

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT jest specyficznym problemem z zakresu zastosowań programowania liniowego. ZT wykorzystuje się najczęściej do: optymalnego planowania transportu towarów, przy minimalizacji kosztów,

Bardziej szczegółowo

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW Logika Logika jest nauką zajmującą się zdaniami Z punktu widzenia logiki istotne jest, czy dane zdanie jest prawdziwe, czy nie Nie jest natomiast istotne o czym to zdanie mówi Definicja

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 3. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 3. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 3 Jacek M. Jędrzejewski ROZDZIAŁ 6 Różniczkowanie funkcji rzeczywistej 1. Pocodna funkcji W tym rozdziale rozważać będziemy funkcje rzeczywiste określone w pewnym przedziale

Bardziej szczegółowo

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a); Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. O rozkładzie pewnego ryzyka X posiadamy następujące informacje: znamy oczekiwaną wartość nadwyżki ponad 20:

Zadanie 1. O rozkładzie pewnego ryzyka X posiadamy następujące informacje: znamy oczekiwaną wartość nadwyżki ponad 20: Zadanie 1. O rozkładzie pewnego ryzyka X posiadamy następujące informacje: znamy oczekiwaną wartość nadwyżki ponad 20: E X 20 8 oraz znamy następujące charakterystyki dotyczące przedziału 10, 20 : 3 Pr

Bardziej szczegółowo

Granice ciągów liczbowych

Granice ciągów liczbowych Granice ciągów liczbowych Obliczyć z definicji granicę ciągu o wyrazie, gdzie jest pewną stałą liczbą. Definicja: granicą ciągu jest liczba, jeśli Sprawdzamy, czy i kiedy granica rozpatrywanego ciągu wynosi

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2 Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2 Pojęcie dyskretnej przestrzeni probabilistycznej i określenie prawdopodobieństwa w tej przestrzeni dr Marcin Ziółkowski Instytut Matematyki i Informatyki Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 6: SKŁADKI OKRESOWE Składki okresowe netto Umowę pomiędzy ubezpieczycielem a ubezpieczonym dotyczącą ubezpieczenia na życie nazywa się polisą ubezpieczeniową

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Algebra Boole a i jej zastosowania

Algebra Boole a i jej zastosowania lgebra oole a i jej zastosowania Wprowadzenie Niech dany będzie zbiór dwuelementowy, którego elementy oznaczymy symbolami 0 oraz 1, tj. {0, 1}. W zbiorze tym określamy działania sumy :, iloczynu : _ oraz

Bardziej szczegółowo

1. Ubezpieczenia życiowe

1. Ubezpieczenia życiowe 1. Ubezpieczenia życiowe Przy ubezpieczeniach życiowych mamy do czynienia z jednorazową wypłatą sumy ubezpieczenia. Moment jej wypłaty i wielkość wypłaty może być funkcją zmiennej losowej T a więc czas

Bardziej szczegółowo

Makroekonomia 1 Wykład 12: Naturalna stopa bezrobocia i krzywa AS

Makroekonomia 1 Wykład 12: Naturalna stopa bezrobocia i krzywa AS Makroekonomia 1 Wykład 12: Naturalna stopa bezrobocia i krzywa AS Gabriela Grotkowska Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego NATURALNA STOPA BEZROBOCIA Naturalna stopa bezrobocia Ponieważ

Bardziej szczegółowo

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Analiza zajmuje się problemami, w których pojawia się przejście graniczne. Przykładami takich problemów w matematyce bądź fizyce mogą być: 1. Pojęcie prędkości

Bardziej szczegółowo

Postawy wobec ryzyka

Postawy wobec ryzyka Postawy wobec ryzyka Wskaźnik Sharpe a przykład zintegrowanej miary rentowności i ryzyka Konstrukcja wskaźnika odwołuje się do klasycznej teorii portfelowej Markowitza, której elementem jest mapa ryzyko

Bardziej szczegółowo

Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego

Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego Szeregi o wyrazach dodatnich. Kryteria zbieżności d'alemberta i Cauchy'ego Przy założeniu, że wszystkie składniki szeregu jest rosnący. Wynika stąd natychmiast stwierdzenie: są dodatnie, ciąg jego sum

Bardziej szczegółowo

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Indukcja Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Charakteryzacja zbioru liczb naturalnych Arytmetyka liczb naturalnych Jedną z najważniejszych teorii matematycznych jest arytmetyka

Bardziej szczegółowo

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Materiały dydaktyczne na zajęcia wyrównawcze z matematyki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Inżynieria i Gospodarka Wodna w ramach projektu Era inżyniera pewna lokata na przyszłość Projekt

Bardziej szczegółowo

lim Np. lim jest wyrażeniem typu /, a

lim Np. lim jest wyrażeniem typu /, a Wykład 3 Pochodna funkcji złożonej, pochodne wyższych rzędów, reguła de l Hospitala, różniczka funkcji i jej zastosowanie, pochodna jako prędkość zmian 3. Pochodna funkcji złożonej. Jeżeli funkcja złożona

Bardziej szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań i nierówności liniowych Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +

Bardziej szczegółowo

6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.).

6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.). 6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.). 0 grudnia 008 r. 88. Obliczyć podając wynik w postaci ułamka zwykłego a) 0,(4)+ 3 3,374(9) b) (0,(9)+1,(09)) 1,() c) (0,(037))

Bardziej szczegółowo

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne , centralne twierdzenia graniczne Katedra matematyki i ekonomii matematycznej 17 maja 2012, centralne twierdzenia graniczne Rodzaje zbieżności ciągów zmiennych losowych, centralne twierdzenia graniczne

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie. W pewnej populacji kierowców każdego jej członka charakteryzują trzy zmienne: K liczba przejeżdżanych kilometrów (w tysiącach rocznie) NP liczba szkód w ciągu roku, w których kierowca jest stroną

Bardziej szczegółowo

x 2 = a RÓWNANIA KWADRATOWE 1. Wprowadzenie do równań kwadratowych 2. Proste równania kwadratowe Równanie kwadratowe typu:

x 2 = a RÓWNANIA KWADRATOWE 1. Wprowadzenie do równań kwadratowych 2. Proste równania kwadratowe Równanie kwadratowe typu: RÓWNANIA KWADRATOWE 1. Wprowadzenie do równań kwadratowych Przed rozpoczęciem nauki o równaniach kwadratowych, warto dobrze opanować rozwiązywanie zwykłych równań liniowych. W równaniach liniowych niewiadoma

Bardziej szczegółowo

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska . Wprowadzenie pojęcia funkcji liniowej w nauczaniu matematyki w gimnazjum. W programie nauczania matematyki w

Bardziej szczegółowo

Ryzyko. Ekonomika i organizacja produkcji. Materiały do zajęć z EiOP - L. Wicki Niebezpieczeństwo. Hazard. Zarządzanie ryzykiem

Ryzyko. Ekonomika i organizacja produkcji. Materiały do zajęć z EiOP - L. Wicki Niebezpieczeństwo. Hazard. Zarządzanie ryzykiem Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego Katedra Ekonomiki i Organizacji Przedsiębiorstw Ekonomika i organizacja produkcji Ryzyko Zarządzanie ryzykiem Dr inż. Ludwik Wicki Pojęcia występujące w ubezpieczeniowej

Bardziej szczegółowo

VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji.

VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji. VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji. Twierdzenie 1.1. (Rolle a) Jeżeli funkcja f jest ciągła w przedziale domkniętym

Bardziej szczegółowo

OLIMPIADA MATEMATYCZNA

OLIMPIADA MATEMATYCZNA OLIMPIADA MATEMATYCZNA Na stronie internetowej wwwomgedupl Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów (OMG) ukazały się ciekawe broszury zawierające interesujące zadania wraz z pomysłowymi rozwiązaniami z

Bardziej szczegółowo

Technologie i systemy oparte na logice rozmytej

Technologie i systemy oparte na logice rozmytej Zagadnienia I Technologie i systemy oparte na logice rozmytej Mają zastosowania w sytuacjach kiedy nie posiadamy wystarczającej wiedzy o modelu matematycznym rządzącym danym zjawiskiem oraz tam gdzie zbudowanie

Bardziej szczegółowo

1. Liczby naturalne, podzielność, silnie, reszty z dzielenia

1. Liczby naturalne, podzielność, silnie, reszty z dzielenia 1. Liczby naturalne, podzielność, silnie, reszty z dzielenia kwadratów i sześcianów przez małe liczby, cechy podzielności przez 2, 4, 8, 5, 25, 125, 3, 9. 26 września 2009 r. Uwaga: Przyjmujemy, że 0 nie

Bardziej szczegółowo

WŁASNOŚCI FUNKCJI MONOTONICZNYCH

WŁASNOŚCI FUNKCJI MONOTONICZNYCH Dorota Sasiuk WŁASNOŚCI FUNKCJI MONOTONICZNYCH WSTĘP... WIADOMOŚCI WSTĘPNE... 3. DEFINICJA FUNKCJI:... 3. DZIAŁANIA ARYTMETYCZNE NA FUNKCJACH:... 3.3 ZŁOŻENIE FUNKCJI:... 3.4 FUNKCJA ODWROTNA:... 4.5 FUNKCJA

Bardziej szczegółowo

REZERWY UBEZPIECZEŃ I RENT ŻYCIOWYCH

REZERWY UBEZPIECZEŃ I RENT ŻYCIOWYCH REZERWY UBEZPIECZEŃ I RENT ŻYCIOWYCH M. BIENIEK Przypomnijmy, że dla dowolnego wektora przepływów c rezerwę w chwili k względem funkcji dyskonta v zdefiniowaliśmy jako k(c; v) = Val k ( k c; v), k = 0,

Bardziej szczegółowo

Zasada indukcji matematycznej

Zasada indukcji matematycznej Zasada indukcji matematycznej Twierdzenie 1 (Zasada indukcji matematycznej). Niech ϕ(n) będzie formą zdaniową zmiennej n N 0. Załóżmy, że istnieje n 0 N 0 takie, że 1. ϕ(n 0 ) jest zdaniem prawdziwym,.

Bardziej szczegółowo

Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 2

Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 2 Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 2 Poniżej podajemy umiejętności, jakie powinien zdobyć uczeń z każdego działu, aby uzyskać poszczególne stopnie. Na ocenę dopuszczającą uczeń powinien opanować

Bardziej szczegółowo

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 3: WYZNACZANIE ROZKŁADU CZASU PRZYSZŁEGO ŻYCIA 1 Hipoteza jednorodnej populacji Rozważmy pewną populację osób w różnym wieku i załóżmy, że każda z tych osób

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n

Bardziej szczegółowo

Matematyka bankowa 1 1 wykład

Matematyka bankowa 1 1 wykład Matematyka bankowa 1 1 wykład Dorota Klim Department of Nonlinear Analysis, Faculty of Mathematics and Computer Science, University of Łódź, Banacha 22, 90-238 Łódź, Poland E-mail address: klimdr@math.uni.ldz.pl

Bardziej szczegółowo

Lista 2 logika i zbiory. Zad 1. Dane są zbiory A i B. Sprawdź, czy zachodzi któraś z relacji:. Wyznacz.

Lista 2 logika i zbiory. Zad 1. Dane są zbiory A i B. Sprawdź, czy zachodzi któraś z relacji:. Wyznacz. Lista 2 logika i zbiory. Zad 1. Dane są zbiory A i B. Sprawdź, czy zachodzi któraś z relacji:. Wyznacz. Na początek wypiszmy elementy obu zbiorów: A jest zbiorem wszystkich liczb całkowitych, które podniesione

Bardziej szczegółowo

Inne kryteria tworzenia portfela. Inne kryteria tworzenia portfela. Poziom bezpieczeństwa. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 3. Dr Katarzyna Kuziak

Inne kryteria tworzenia portfela. Inne kryteria tworzenia portfela. Poziom bezpieczeństwa. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 3. Dr Katarzyna Kuziak Inne kryteria tworzenia portfela Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 3 Dr Katarzyna Kuziak. Minimalizacja ryzyka przy zadanym dochodzie Portfel efektywny w rozumieniu Markowitza odchylenie standardowe

Bardziej szczegółowo

WŁASNOŚCI FUNKCJI. Poziom podstawowy

WŁASNOŚCI FUNKCJI. Poziom podstawowy WŁASNOŚCI FUNKCJI Poziom podstawowy Zadanie ( pkt) Które z przyporządkowań jest funkcją? a) Każdej liczbie rzeczywistej przyporządkowana jest jej odwrotność b) Każdemu uczniowi klasy pierwszej przyporządkowane

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym

Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym Edward Stachowski Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym W podstawie programowej obowiązującej na egzaminie maturalnym od 05r pojawiły się nowe treści programowe Wśród

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Liczby zespolone. x + 2 = 0. Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą

Bardziej szczegółowo

Parametr Λ w populacji ubezpieczonych ma rozkład dany na półosi dodatniej gęstością: 3 f

Parametr Λ w populacji ubezpieczonych ma rozkład dany na półosi dodatniej gęstością: 3 f Zadanie. W kolejnych latach t =,,,... ubezpieczony charakteryzujący się parametrem ryzyka Λ generuje N t szkód. Dla danego Λ = λ zmienne N, N, N,... są warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

Bardziej szczegółowo

z przedziału 0,1 liczb dodatnich. Rozważmy dwie zmienne losowe:... ma złożony rozkład dwumianowy o parametrach 1,q i, gdzie X, wszystkie składniki X

z przedziału 0,1 liczb dodatnich. Rozważmy dwie zmienne losowe:... ma złożony rozkład dwumianowy o parametrach 1,q i, gdzie X, wszystkie składniki X Zadanie. Mamy dany ciąg liczb q, q,..., q n z przedziału 0,, oraz ciąg m, m,..., m n liczb dodatnich. Rozważmy dwie zmienne losowe: o X X X... X n, gdzie X i ma złożony rozkład dwumianowy o parametrach,q

Bardziej szczegółowo

Matematyka Dyskretna 2/2008 rozwiązania. x 2 = 5x 6 (1) s 1 = Aα 1 + Bβ 1. A + B = c 2 A + 3 B = d

Matematyka Dyskretna 2/2008 rozwiązania. x 2 = 5x 6 (1) s 1 = Aα 1 + Bβ 1. A + B = c 2 A + 3 B = d C. Bagiński Materiały dydaktyczne 1 Matematyka Dyskretna /008 rozwiązania 1. W każdym z następujących przypadków podać jawny wzór na s n i udowodnić indukcyjnie jego poprawność: (a) s 0 3, s 1 6, oraz

Bardziej szczegółowo

Wykład 8. Informatyka Stosowana. 26 listopada 2018 Magdalena Alama-Bućko. Informatyka Stosowana Wykład , M.A-B 1 / 31

Wykład 8. Informatyka Stosowana. 26 listopada 2018 Magdalena Alama-Bućko. Informatyka Stosowana Wykład , M.A-B 1 / 31 Wykład 8 Informatyka Stosowana 26 listopada 208 Magdalena Alama-Bućko Informatyka Stosowana Wykład 8 26..208, M.A-B / 3 Definicja Ciagiem liczbowym {a n }, n N nazywamy funkcję odwzorowujac a zbiór liczb

Bardziej szczegółowo